飞扬的小鸟中文版

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統優化等多個角度闡述傳統數據庫技術是如何一步步發展到云原生形態的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業界“活”的系統實現數據庫的SQL優化與執行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節，同時開放性地探索了數據庫的最新發展方向，能夠啟發讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業的內核研發和系統運維等從業人員的參考書。

·13.8萬字

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Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手

《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》詳細介紹了使用Access創建和設計數據庫的方法和技巧，以及Access數據庫在實際中的應用。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》各章的先后順序以數據庫系統的創建和設計流程進行組織，有助于讀者梳理Access知識體系，便于讀者學習和理解。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的結果文件，既便于讀者上機練習，又方便讀者在練習后進行效果對比，從而快速掌握Access的操作方法和技巧。

·12.2萬字

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阿里云數字新基建系列：云數據庫架構

“阿里云數字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構、云數據庫、CDN原理與流媒體技術、云服務器運維（Windows），囊括了領先的云技術知識與阿里云技術團隊獨到的實踐經驗，是國內IT技術圖書又一重磅作品。數據庫技術，被稱為“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續支持著全球億萬數字業務的運行，而云計算的出現，賦予了數據庫新的能力。云數據庫按引擎能力，可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分布式新型數據庫。本書從技術原理入手，講解各種數據庫的特點，分析不同場景的架構選型和數據庫優化，繼而展開到云數據庫的遷移、云數據庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數據庫相關知識與技能。

·11.6萬字

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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用

全書共有13章，系統地論述了大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、分布式并行編程模型MapReduce、流計算、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學和物流等各個領域的應用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章節，安排了入門級的實踐操作，讓讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·18.7萬字

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Hadoop大數據技術開發實戰

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解了大數據開發之前對操作系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。通過閱讀本書，讀者即使沒有任何大數據基礎，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大數據開發人員的隨身手冊以及大數據從業者的參考用書。

·14.6萬字

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自己動手做大數據系統（第2版）

在第一版的基礎上，根據近幾年大數據領域最新出現的各種流行組件，逐個進行介紹，并以兩個具體的示例，貫穿各個章節，對組件之間的協同工作關系進行剖析。新增大數據平臺架構選型及最佳實踐案例，大數據治理，流計算開發，flink等流式大數據處理。基于docker的大數據運維部署等部分，書中所使用的示例程序，是基于筆者在進行企業培訓時，企業提出的業務需求而展開，示例程序更有代表性。

·9.6萬字

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一本書讀懂區塊鏈（第2版）

本書共六章，全面介紹了區塊鏈技術及其應用，內容包括：區塊鏈是什么、深入理解區塊鏈、“玩轉”區塊鏈—從加密數字貨幣開始、區塊鏈+—區塊鏈技術的全面應用、區塊鏈生態圈—鏈圈、幣圈和礦圈、思考區塊鏈。本書內容深入淺出，區塊鏈知識零基礎的讀者，通過本書也可以輕松地認識和了解區塊鏈技術和區塊鏈行業生態。本書適合對區塊鏈感興趣的大眾讀者閱讀，也適合高校和培訓機構作為區塊鏈技術人才培養的教材或參考書。

·17.5萬字

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Tableau數據可視化分析一點通（案例視頻版）

本書是在《Tableau商業分析一點通》內容的基礎上進行升級，不僅使用最新的Tableau2020.3版本對分析過程重新截圖，而且按照高校的教學目標匹配了案例的廣度與深度。教材中的案例，絕大多數由國內的真實案例修改而來，部分選自Tableau原廠的演示數據。由于本書中的案例均采用Tableau2020.3版本，舊版本軟件無法打開時，請先下載新版本。本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，特別適合Tableau的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適合作為大中專院校的相關專業教學參考書，以及社會培訓學校的培訓教材。

·11.4萬字

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從Lucene到Elasticsearch：全文檢索實戰

本書循序漸進介紹了信息檢索、布爾檢索、向量空間模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架構、Lucene創建索引、Lucene查詢、Lucene項目實戰、Elasticsearch安裝與配置、Elasticsearch插件安裝、RESTAPI數據操作、映射與模板、索引別名、Elasticsearch基本和高級搜索、Elasticsearch同步數據庫、Elasticsearch集群管理、項目實戰等內容。閱讀本書，讀者能夠掌握信息檢索的核心概念，應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法與技巧。本書基于Lucene6.0和Elasticsearch5.4.0進行講解，技術先進，示例豐富，適合想學習信息檢索技術的初學者和相關專業的大學生、研究生學習，也很適合大數據及云計算平臺構建人員以及有一定基礎的IT開發人員使用。

·10.7萬字

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達夢數據庫運維實戰

本書以DM8為對象，系統介紹了DM8數據庫的安裝和維護，以及達夢數據庫主流的兩大解決方案：達夢數據守護和DMDSC高可用集群方案，完善了達夢數據庫的運維體系。本書從達夢數據庫的實際使用和維護角度出發，演示了基于中標麒麟Linux平臺的大量實戰操作。通過本書的學習，讀者可以掌握達夢數據庫的安裝和基礎操作，如用戶、表空間、普通表、分區表、索引、參數、統計信息的管理操作；也可以系統地掌握達夢數據庫的備份和還原功能，如邏輯備份與還原、聯機備份與還原、脫機備份與還原。本書是讀者從零開始、理論結合實戰、全面掌握達夢數據庫的運維和管理的參考指南。

·6.2萬字

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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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數據湖倉

數據湖倉是一個現代化的開放式架構，擁有當今熱門的開源數據技術的廣度和靈活性。本書從初學者的角度出發，通過對數據湖倉重要概念的剖析，對數據湖倉的相關知識進行深入淺出的講解。全書共18章，對數據湖倉的基礎知識、數據工程、業務價值、數據集成等方面進行深入探討，同時展望數據架構的演化趨勢，使讀者能夠領會數據湖倉的精髓，最終輕松、全面地管理數據湖倉項目。本書適合數據架構師、業務人員和系統開發人員，以及對數據管理、數據分析感興趣的讀者閱讀。

·4.6萬字

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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

·6.6萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發，介紹系統需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統的設計、開發、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優化，項目九為學生競賽項目管理系統的開發。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發人員的參考書。

·7.3萬字

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MySQL數據庫技術與應用

MySQL是目前最流行的關系數據庫管理系統之一。本書以MySQL5.6數據庫管理系統為平臺，以案例教學法為編寫主線，介紹了數據庫系統的基本概念和應用技術。本書以學生選課管理系統作為教學案例，以網上書店作為實訓案例，采用“學習要點—內容示例—歸納總結—習題實訓”的結構體系設計每章內容。最后一章以一個具體的項目案例開發設計過程，將數據庫原理知識與實際數據庫開發結合在一起。本書采用在線開放課程教學方式，提供了授課視頻、PPT、案例庫、習題庫、試題庫等多種資源來輔助教師教學和學生學習。本書可作為高職高專院校計算機相關專業的教材，也可作為從事計算機軟件工作的科研人員、工程技術人員，以及其他相關人員的培訓教材或參考書。

·9.9萬字

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數字化轉型架構與方法

本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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中國云存儲發展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發展及現狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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SQL應用及誤區分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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云原生數據庫：原理與實踐